資料介紹
我國機動車保有量急速增長,產生一系列嚴重的安全與交通問題.與此同時,視頻圖像文件呈爆炸式增長,為公安的監控、刑偵以及案件的偵破帶來了很大的困擾.車輛目標檢測與識別越來越受到人們的關注,研究一種高效而準確的車輛目標檢測方法意義重大.在YOLO目標檢測框架的基礎上,設計了一種卷積神經網絡的車輛檢測及其車型粗粒度識別方法.網絡結構采用多層感知機卷積層,增加特征映射的非線性處理能力:移除原來模型中的全連接層,利用錨點框預測目標的邊界框,在降低模型復雜度的同時提高了目標檢測的召回率.實驗結果表明,與主流的目標檢測方法相比,該車輛目標檢測方法在處理速度和準確度上都有提高,在迭代20 000次的情況下,平均準確率為94. 7%.
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